%!TEX program = xelatex
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\documentclass[lang=cn, zihao =-4]{elegantpaper}
\input{sections/preamble.tex}

\title{
上下文敏感的导航分层代价地图\\
{\Large(Layered Costmaps for Context-Sensitive Navigation)}
}
\author{
\begin{tabular}{ll}
{\kaishu 原作}:& David V. Lu \tabularnewline
{\kaishu 译作}:& 罗辉武\thanks{Email: huiwu.luo@aliyun.com}
\end{tabular}
}

%\institute{
%\href{https://elegantlatex.org/}{Elegant\LaTeX{} 项目组}
%}

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\version{0.1}
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\date{翻译日期：2019年07月05日}

\addbibresource[location=local]{bibdata.bib}
\begin{document}
{
	\pdfbookmark[1]{首页}{label:frontpage}%
	\maketitle
}

\begin{abstract}
\normalsize
\indent 
许多导航系统，包括普遍使用的ROS导航功能包，在单个代价地图上规划机器人的移动路径，大部分信息皆存储于单个网格单元中。
这种方法对需要生成最小长度、无碰撞路径的应用非常成功，
但是在面对动态的、充满人的环境时，需要对costmap的网格单元属性扩展到占用空间(occupied)或自由空间(free)之外，
此时会面临非常多的挑战。

我们创建和实现了一种称为分层代价地图(layered costmap)的新方法，
该方法通过将costmap的数据处理分离到语义不相关的图层(layer)进行。
每个layer仅跟踪一种类型的障碍物或者约束，
修改用于路径规划的主代价地图(master costmap)。
我们展示了如何将算法与开源的ROS导航功能包进行集成，
证明了我们的方法比当前使用单源代价地图(monolithic costmap)的方法更容易在特定的环境进行调整(tuning)。
这种设计还可以在实际使用中实现加速路径规划的效果，
并且可以清晰地表达原始架构所强调的信息。
新算法还可以对复杂的代价值进行表达，便于在使用上下文信息导航的环境中创建导航行为。
\end{abstract}

{
	%\hypersetup{linkbordercolor=blue}
	\hypersetup{linkcolor=blue}%if the colorlinks=true option of hyperref is used
	\tableofcontents
}

%\begin{refsection}
%	\input{sections/content.tex}
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%	\printbibliography[heading=bibliography,title=【参考文献】]
%\end{refsection}

\input{sections/content.tex}
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\printbibliography[heading=bibliography,title=参考文献]

\end{document}
